---
# System prepended metadata

title: 口試逐字稿-榮漾

---

# 口試逐字稿-榮漾

### 榮漾(聖文)
潘:38頁，你這個A直視訂死的嗎?
榮:他是固定的
潘:他是固定的你要怎麼界定follower?
蘇:他是一個range去算相識度
潘:為何range適度定?
榮:若不固定，那麼計算時間會很長
潘:是不是有更好既有的以算法可以好好計算a值，做信號處理專家應該有更好的演算法可以處理。應該會有比較好的以算法套用這個問題，信號處理上面應該會有方法去找出最佳值。
蘇:好像沒有一個很好的演算法，但他上面已經算是一個演算法了。
潘:可以找看看有沒有既有的演算法能找出a值，信號處理上面可能會有。
文:correlation的方法。
蘇:一開始learning的時候可以大範圍，但之後可以以小範圍來找。
李:sinffer計算這些數值嗎? 這幾個sniffer之間有合作計算嗎? 是如何運作的?
榮:這些sniffer收集一段時間的資料後，去計算。

潘:降低複雜度應該還有其他方法，找group的重心，讓group跟group的重心來計算，就不用計算個人之間的，複雜度就可以下降。

蔡:首先你的題目要稍微改一下，跟proximity比較沒有關係。
蔡:2頁，印出來給頭尾的版本，給口委的動畫排版要改一下，不要疊在一起。可以做兩個版本，一個是給口偉一個是自己報告的。然後太浪費紙張了!主題式的投影片可以拿掉，單一句話的投影片也可以拿掉。彩色圖也是沒有意義，底色用黑白就好。
蔡:46頁，演算法看不懂內容，while i為何沒有變，迴圈會跳不出來。
蔡:48頁，social relationship是如何訂的?要訂清楚
蔡:58-59頁，companion彼此關係看不太清楚。這裡要呈現什麼意思?沒有看到它的定義。
蔡:在CDF圖不要用delta k這個字，可以用簡單易點的字，會想不到是什麼。這個圖的意義是什麼? 看不出來他要表達的意義，這個觀察可以得到什麼?(66,67,68頁)
蘇:這裡不太像一個結果，應該只是一個收集資料的統計分析呈現，所以才會在演算法採取這些距離。
蔡:delta k,l有數學定義的式子嗎?把式子補上然後跟老師討論
蘇:我不是有給你式子嗎?!!!
蔡:65頁好像就把資訊講完了，66,67,68頁都沒有額外的資訊。71之後的圓圖看不懂要幹嘛!
蘇:這裡我也不太懂!!!我以為是甜甜圈XD
要改為table，用本來的方法跟你的方法做比較，比較好看的懂你的進步。
蔡:80頁，social relationship是怎麼定義?怎麼突然出現這些東西?這裡比較像feature work!有很多資安問題以及隱私問題。

潘:這裡需要裝app嗎?若沒有開藍芽或是wifi怎麼辦?

李:台灣有一個台灣社交距離app，這是陳其邁開會，AI lab研發的APP，這基本上做的跟你差不多，你做的還要更多。但最重要的問題就是資安問題!你的related work一定要放到這些app，重要的資安問題要討論到，只要討論到人的問題就要討論到資安。wifi太遠會侵犯到隱私所以用藍芽，用hash不能有個人隱私，資料都是自願給疾病管制局以及自己的手機。
蘇:我們並不是要取代他，我們只是額外去做分析而已，那些都只是廣播分包而已。
李:曾經有確診的人，但是個資卻完全找不到，所以疾病管制及現公文給公司，但公司完全不理會，因為沒有相關法律。所以一定要討論各資問題!!!!

文:監督是學習到底要學多久，複雜度多少應該都可以適度地呈現一下。
文:如果你的learning夠強，應該給最原始的資料就可以很準，或許會更準。是不是你不需要自己算這些? 會不會你算完這些similarity反而會模糊原始資料?
蘇:我們有討論過!放這些faeture會提升準確度。
文:我會想到，放兩個f再放一個c，若如果你當初f有對準就不需要放c，資訊量已經夠了!你多放一個c會不會反而模糊原資料?